{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 《Python数据分析基础 — 数据可视化（第2版）》\n",
    "## 习题10\n",
    "## 二、计算题\n",
    "**（请在问题下面的空白框写出代码并执行以输出结果）**"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. 对全国居民消费价格指数进行分析。请读者从tushare网站（http://tushare.org/）选取2000年1月～2017年12月的全国居民消费价格指数CPI（月度数据，上年同月=100）作为样本数据，用Python语言命令进行数据分析，并用预测方法进行\n",
    "预测。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "2. 股票收益率的研究。请读者从tushare网站（http://tushare.org/）选取2015年1月1日～2017年12月31日的沪深300指数作为样本数据，对我国证券市场沪深300股票指数收益率的变动进行分析。用Python语言命令建立相应的预测模型，并从中选一个合适的模型。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}
